高盛洞察：生成式AI：投入很高，收益太少？

本文翻译自高盛的最新报告《Gen AI: Too much to spend, too little benefit?》，高潮过后，更多的人开始审视生成式AI带来的实际收益问题。

生成式AI技术将对公司、行业乃至整个社会的带来变革的承诺持续受到推崇，预计在未来数年中，科技巨头、各类企业和公共事业单位将在资本开支上投入约1万亿美元，这包括对数据中心、芯片、AI基础设施以及电网的重大投资。然而，迄今为止，除了开发商效率提升的报道外，这些投资似乎并未带来显著成果。即便是收益最大的公司之一英伟达（Nvidia）的股价也经历了大幅波动。我们咨询了行业和经济专家，探讨了这种巨额支出是否能够从AI的益处和回报中得到合理的回报，并分析了它对经济、公司和市场可能产生的影响。

首先，我们采访了麻省理工学院的教授Daron Acemoglu，他对AI的前景持保留态度。Acemoglu教授预测，在接下来的十年中，只有大约四分之一的AI任务能够实现成本效益的自动化，这可能意味着人工智能对不到5%的任务产生影响。他没有从历史中获得太多安慰，认为技术随着时间的演进而不断改进，成本逐渐降低，但他怀疑AI模型的进步可能不会像许多人预期的那样迅速或令人印象深刻。他还质疑AI的普及是否会带来新任务和产品的创造，认为这些影响并非自然规律。因此，他预测AI在未来十年内可能只会使美国的生产力增加0.5%，GDP增长累计增加0.9%。

高盛全球股票研究主管Jim Covello的观点更为谨慎，他认为要实现1万亿美元的AI技术开发和运行成本的合理回报，AI必须要能够解决复杂的问题。他指出，像互联网这样真正改变生活的发明，即使在初期阶段，也能以低成本的解决方案颠覆高成本的解决方案，而不像今天昂贵的AI技术。他怀疑AI的成本是否能够降低到足以使大多数任务的自动化变得经济可行，因为门槛很高，而且构建关键输入（如GPU芯片）的复杂性可能会阻碍竞争。他还质疑AI是否能够提升使用该技术公司的估值，因为任何效率的提升都可能被竞争所抵消，而且他认为实际增加收入的途径尚不明确。他也对基于历史数据训练的模型是否能够复制人类最有价值的能力表示怀疑。

然而，高盛高级全球经济学家Joseph Briggs则更为乐观，他预计AI最终将自动化25%的工作任务，并在未来十年内使美国的生产力提高9%，GDP增长累计增加6.1%。尽管Briggs承认，目前自动化许多人工智能任务并不经济，他认为成本节约和长期成本下降的可能性——正如新技术经常出现的情况——最终将导致更多的人工智能自动化。与Acemoglu不同，Briggs在他的生产率估计中考虑了劳动力重新分配和新任务创造的潜力，这与技术创新推动新机会的强大历史记录相一致。

高盛美国软件分析师Kash Rangan和互联网分析师Eric Sheridan对生成式AI的长期变革和回报潜力保持热情，尽管AI的"杀手级应用"尚未出现。尽管大型科技公司在AI基础设施上投入了大量资金，但他们并未看到非理性繁荣的迹象。事实上，Sheridan指出，目前的资本支出占收入的比例与之前的科技投资周期并无明显不同，投资者只奖励那些能够将AI支出与收入挂钩的公司。Rangan认为，鉴于资本成本低、拥有庞大分销网络和客户基础的现有企业正在引领这一周期，这一资本支出周期的回报潜力似乎比以往任何一个周期都更有希望。因此，Sheridan和Rangan都乐观地认为，AI的巨额支出最终将获得回报。

然而，即使AI有可能为经济带来巨大利益，为公司带来回报，关键投入（即芯片和电力）的短缺是否会阻碍该技术实现其承诺？高盛美国半导体分析师Toshiya Hari、Anmol Makkar和David Baraban认为，芯片在未来几年将限制AI的增长，因为高带宽存储器技术和芯片封装（两种关键芯片组件）的短缺导致需求超过了供应。但更大的问题似乎是电力供应是否能够跟上。高盛美国和欧洲公用事业分析师Carly Davenport和Alberto Gandolfi预计，AI技术的普及以及为其提供支持所需的数据中心，将推动电力需求的增长，这是一代人以来从未见过的。高盛商品战略家Hongcen Wei在弗吉尼亚州发现了早期证据，这里是美国数据中心增长的温床。

Cloverleaf基础设施联合创始人、微软前能源副总裁Brian Janous认为，美国公用事业公司近20年来没有经历过电力消费的增长，并且正在与已经老化的美国电网竞争，他们还没有为即将到来的需求激增做好准备。他和Davenport一致认为，鉴于公用事业行业的高度监管性质和供应链限制，电力基础设施所需的大量投资不会很快或轻易发生，Janous警告说，可能会限制AI增长的电力危机可能就在眼前。

这一切对市场意味着什么？尽管Covello认为AI的基本面不太可能持续，但他警告说，AI泡沫可能需要很长时间才能破裂，与此同时，“卖铲子”的人工智能基础设施提供商将继续受益。高盛高级美国股票策略师Ryan Hammond也认为AI主题有更多的发展空间，并预计AI受益者将扩大到Nvidia之外，特别是看起来将成为下一个大赢家的公司：公共设施。

话虽如此，放眼更大，高盛的高级多资产策略师Christian Mueller-Glissmann发现，只有最有利的AI场景，即AI在不提高通胀的情况下显著促进趋势增长和企业盈利能力，才能导致标普500指数的长期回报高于平均水平，这使得AI发挥其常被吹捧的潜力的能力变得更加重要。

原文编辑：Allison Nathan

原文名称：Gen AI: too much spend, too little benefit?

原文地址：https://www.goldmansachs.com/insights/top-of-mind/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit

本文转载自 AI工程化，作者： ully